論文の概要: MHLR: Moving Haar Learning Rate Scheduler for Large-scale Face Recognition Training with One GPU

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11118v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 07:06:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-18 15:04:52.080180
• Title: MHLR: Moving Haar Learning Rate Scheduler for Large-scale Face Recognition Training with One GPU
• Title（参考訳）: MHLR:1つのGPUを用いた大規模顔認識訓練のための移動ハードル学習率スケジューリング
• Authors: Xueyuan Gong, Yain-whar Si, Zheng Zhang, Xiaochen Yuan, Ke Wang, Xinyuan Zhang, Cong Lin, Xiaoxiang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,学習過程において,学習率を迅速かつ正確にスケジューリングするための移動ハーアー学習率(MHLR)スケジューラを提案する。 MHLRは1つのGPUで大規模なFRトレーニングをサポートしており、1%以上の精度を犠牲にすることなく、オリジナルのトレーニング時間の1/4までモデルを加速することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.132285067667171
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face recognition (FR) has seen significant advancements due to the utilization of large-scale datasets. Training deep FR models on large-scale datasets with multiple GPUs is now a common practice. In fact, computing power has evolved into a foundational and indispensable resource in the area of deep learning. It is nearly impossible to train a deep FR model without holding adequate hardware resources. Recognizing this challenge, some FR approaches have started exploring ways to reduce the time complexity of the fully-connected layer in FR models. Unlike other approaches, this paper introduces a simple yet highly effective approach, Moving Haar Learning Rate (MHLR) scheduler, for scheduling the learning rate promptly and accurately in the training process. MHLR supports large-scale FR training with only one GPU, which is able to accelerate the model to 1/4 of its original training time without sacrificing more than 1% accuracy. More specifically, MHLR only needs $30$ hours to train the model ResNet100 on the dataset WebFace12M containing more than 12M face images with 0.6M identities. Extensive experiments validate the efficiency and effectiveness of MHLR.
• Abstract（参考訳）: 顔認識(FR)は、大規模データセットの利用により大幅に進歩している。 大規模データセット上で複数のGPUでディープラーニングFRモデルをトレーニングすることは、今や一般的なプラクティスです。 実際、コンピューティングのパワーは、ディープラーニングの分野で基礎的で必要不可欠なリソースへと進化してきた。 ハードウェアリソースを十分に保持することなく、深いFRモデルをトレーニングすることはほぼ不可能である。 この課題を認識したいくつかのFRアプローチは、FRモデルにおける完全連結層の時間的複雑さを低減する方法を模索し始めた。 他の手法と異なり,本研究では,学習過程において,学習率を迅速かつ正確にスケジューリングするための,移動ハーアー学習率(MHLR)スケジューラを提案する。 MHLRは1つのGPUで大規模なFRトレーニングをサポートしており、1%以上の精度を犠牲にすることなく、オリジナルのトレーニング時間の1/4までモデルを加速することができる。 より具体的に言うと、MHLRはデータセットのWebFace12MでモデルResNet100をトレーニングするのに30ドルしか必要とせず、0.6MのIDを持つ1200万以上の顔画像を含んでいる。 大規模な実験は、MHLRの有効性と有効性を検証する。

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